假设你有一份 X 光检查报告，你需要了解自己受了什么伤。一种选择是去看医生，理想情况下你应该去看医生，但是由于某种原因，如果你不能去看医生，你可以使用多模态大型语言模型 (MLLM)，它将处理你的 X 光扫描，并根据扫描结果准确地告诉你你受了什么伤。
简单来说，MLLM 不过是文本、图像、语音、视频等多种模型的融合，它不仅能够处理普通文本查询，还能处理图像和声音等多种形式的问题。
因此，在本文中，我们将向您介绍 MLLM 是什么、它们如何工作以及您可以使用的顶级 MMLM 有哪些。
什么是多模式法学硕士 (LLM)？
与只能处理一种类型数据（主要是文本或图像）的传统 LLM 不同，这些多模式 LLM 可以处理多种形式的数据，类似于人类可以同时处理视觉、语音和文本的方式。
其核心， 多模态人工智能接收各种形式的数据，例如文本、图像、音频、视频，甚至传感器数据，以提供更丰富、更复杂的理解和交互。考虑一个人工智能系统，它不仅可以查看图像，还可以描述图像、理解上下文、回答有关图像的问题，甚至根据多种输入类型生成相关内容。
现在，我们以 X 射线报告为例，说明多模态 LLM 如何理解其上下文。这里有一个简单的动画，解释了它如何首先通过图像编码器处理图像以将图像转换为矢量，然后使用经过医学数据训练的 LLM 来回答查询。
来源: 谷歌多模态医疗AI
多模式法学硕士 (LLM) 如何运作？
虽然多模式 LLM 的内部运作相当复杂（比 LLM 更复杂），但我们尝试将其分解为六个简单的步骤：
第一步：输入集合 – 这是第一步，收集数据并进行初步处理。例如，通常使用卷积神经网络 (CNN) 架构将图像转换为像素。
使用 BytePair 编码 (BPE) 或 SentencePiece 等算法将文本输入转换为标记。另一方面，音频信号被转换为频谱图或梅尔频率倒谱系数 (MFCC)。然而，视频数据以顺序形式分解为每一帧。
第 2 步：标记化 标记化背后的理念是将数据转换为标准形式，以便机器能够理解其上下文。例如，要将文本转换为标记，可以使用自然语言处理 (NLP)。
对于图像标记化，系统使用预先训练的卷积神经网络，如 ResNet 或 Vision Transformer (ViT) 架构。使用信号处理技术将音频信号转换为标记，以便将音频波形转换为紧凑且有意义的表达。
步骤 3：嵌入层 - 在此步骤中，标记（我们在上一步中实现）被转换为密集向量，以便这些向量可以捕获数据的上下文。这里要注意的是，每种模态都会开发自己的向量，这些向量与其他向量是交叉兼容的。
步骤 4：跨模式融合 – 到目前为止，模型能够理解数据直至单个模型级别，但从第 4 步开始，情况发生了变化。在跨模态融合中，系统学习连接多个模态之间的点，以建立更深层次的上下文关系。
一个很好的例子是海滩图像、海滩度假的文字表述以及海浪、风和欢快人群的音频片段相互作用。这样，多模态 LLM 不仅可以理解输入，还可以将所有内容整合为一个单一的体验。
步骤5：神经网络处理 神经网络处理是将从跨模态融合（上一步）中收集的信息转化为有意义的见解的步骤。现在，该模型将使用深度学习来分析跨模态融合过程中发现的复杂连接。
想象一下，您将 X 光报告、患者笔记和症状描述结合起来。通过神经网络处理，它不仅会列出事实，还会形成整体理解，从而识别潜在的健康风险并提出可能的诊断。
步骤 6 – 输出生成 – 这是最后一步，MLLM 将为您制作精确的输出。与通常受上下文限制的传统模型不同，MLLM 的输出将具有深度和上下文理解。
此外，输出可以有多种格式，例如创建数据集、创建场景的视觉表示，甚至是特定事件的音频或视频输出。
[另请阅读： RAG 与 Fine-Tuning：哪一个更适合您的 LLM?]
多模态大型语言模型有哪些应用？
尽管 MLLM 是一个最近才出现的术语，但与传统方法相比，有数百种应用取得了显著的改进，这一切都要归功于 MLLM。以下是 MLLM 的一些重要应用：
医疗保健和医疗诊断
多模态 LLM 可以被认为是人类历史上的下一个医学飞跃，与过去严重依赖孤立数据点的传统方法相比，MLLM 可以通过结合文本、视觉和音频数据来提供更全面的诊断和治疗解决方案，从而极大地改善医疗保健。
- 医学影像分析： 通过读取患者记录中的 X 射线、MRI 或 CT 扫描等医学图像，这些模型可以帮助早期发现癌症、心脏病或神经系统疾病等危重病症。
- 个性化治疗计划： 通过结合基因数据、患者病史和生活方式因素，这些模型可以制定出高度定制的治疗策略。
- 远程医疗保健： 通过多模式 LLM，可以分析视频咨询和患者输入，以在远程医疗中提供实时诊断协助。
先进的科学研究与发现
在科学领域，多模态法学硕士 (LLM) 通过处理复杂的数据集和揭示可能无法检测到的模式来支持突破。
- 跨学科见解： 这些模型可以结合数据图表和实验图像分析研究论文，以识别模式和相关性，从而加速跨领域的创新。
- 药物发现： 多模态法学硕士根据生物数据、适当文献和分子结构预测药物功效并发现潜在的治疗方案。
- 天文研究： 从望远镜图像、模拟和观测数据等输入中得出的模型可以发现天体现象。
- 气候研究：他们可以分析卫星图像、气候模型和基于文本的环境变化报告来预测自然灾害。
访问和辅助技术
多模式法学硕士对于为残疾人士提供工具开发、获取信息和独立性至关重要。
- 语音翻译至手语： 这些模型可以根据视频和音频输入实时将语音翻译成手语，从而支持聋哑客户之间的交流能力。
- 视觉描述工具：这些工具可以提供更详细的描述，帮助视障人士浏览或利用视觉效果。
- 辅助和替代沟通： 这些模型通过将语音合成与基于文本和图像的通信相结合，增强了言语障碍人士的设备功能。
- 实时转录和摘要： 多模式法学硕士可以准确地记录会议或讲座，并向认知障碍者提供摘要。
创意产业和内容生成
多模式法学硕士可以通过单纯的数据综合为创意产业创造出新鲜而迷人的内容。
- 图形、视频或叙述创作： 这些模型可以使用设计师和作家的简单提示来制作出吸引人的图形、视频或叙述。
- 电影和游戏开发： 多模式法学硕士 (LLM) 与视觉故事板和文本脚本相结合，有助于预览和角色发展。
- 音乐作曲： 他们可以使用符合特定主题或情感的音频和文本数据来创作旋律或歌词。
- 市场营销和广告： 这些模型可以利用受众偏好并添加来自文本、视觉效果和视频的见解来设计多媒体营销活动。
多模式法学硕士面临的挑战
虽然多模式法学硕士有诸多优点，但也带来了多重挑战，使得个人和公司都难以适应。
数据的集成和表示
在一个模型中混合不同形式的数据（文本、图像、音频和视频的组合）会产生固有的复杂性。
- 多模态数据类型： 不同的形式也有不同的特点。文本具有顺序性，图像具有空间性，音频涉及时间性，将所有这些结合到某个事物的语境中是一项重要的技术挑战。
- 预处理要求： 准备训练数据包括清理、注释和对齐来自多种格式的输入。这需要大量资源，而且容易出错。
- 不平衡的数据集： 大多数数据集中某一类型的数据丰富，例如文本，而其他类型的数据稀疏，例如视频。数据集的不平衡会导致模型性能出现偏差。
复杂
除了数据问题之外，MLLM 还是复杂的 AI 系统。构建和扩展 MLLM 不仅需要大量成本，还需要技能。
- 高计算需求： 众所周知，传统的 LLM 是 GPU 密集型软件，而当您将多模态性添加到图表中时，硬件要求就会超出预期，以至于小型组织可能无法负担得起。
- 内存和存储： 当处理多模 LLM 时，参数很容易压倒现有的 AI 硬件。
缺乏数据
到目前为止，这一定是每个人在构建 MLLM 时都会面临的最关键的问题。
- 缺乏 MLLM 数据： 找到可以结合多种格式的数据集很难，尤其是法律和医学的数据集。
- 复杂的注释过程： 当您考虑标记视频和图像等数据集时，通常需要专家干预和现代技术。
- 隐私问题： 收集涉及个人历史的图像、视频和文本等数据集可能会导致隐私和法律纠纷。
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